TA的每日心情 | 擦汗 2024-12-25 23:22 |
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本帖最后由 雷达 于 2023-2-14 13:12 编辑
( o7 B$ Z' i- p* C, O O: f1 K
+ ^1 p& k0 _: A1 x% p9 ]- f为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。
' J! g8 s" z! \7 HPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:
1 K$ ^9 y$ |0 h5 d) n/ @% y4 Y1 n----------------------------------------------4 w5 R0 Y- _6 ^0 E8 N' Q
import torch' g1 [$ `, Q& n1 `
import numpy as np
@3 q% C( V' Cimport matplotlib.pyplot as plt
) a+ M, B; C3 a; [! R: Fimport random" |! k5 J. V; L) ^2 ^6 T
& j0 {' b$ p. ~( _
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
! i% @4 u- D8 x9 Xy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15" e3 v: K4 O/ u X5 W% d; \
7 ~4 \; S3 M' Y% ?0 ^
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b
" ^1 d5 e& u& w5 }6 p3 c4 Zb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
3 x. q! g1 V" f& {( T+ p2 `* o( x4 Y# V1 J- u& `, x
epochs = 100
( W5 w# u& S ~8 B8 b5 S2 r0 K9 w$ J! ?6 D
losses = []
! [) U3 I0 u- G) @+ Q, D$ R% hfor i in range(epochs):
8 N( P7 y! N6 p7 `6 {3 ? y_pred = (x*w+b) # 预测! n2 K. r& `9 [+ ]/ k7 B: U
y_pred.reshape(-1)+ D# W/ J' P1 y
; }+ L8 E9 }' q/ y0 j/ B# y
loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss' |# Y# z8 x$ o0 g5 Y
losses.append(loss)- Y" e, |0 i1 p" K3 }% M% J
7 c2 v" z' v! N7 } c
loss.backward() # autograd. X ? {1 G( K3 A, v& G2 }8 [
with torch.no_grad():/ K+ m4 ^7 c1 [* E. F0 W
w -= w.grad*0.0001 # 回归 w2 `% ~4 E; }, _* Y) J8 o
b -= b.grad*0.0001 # 回归 b
& W* ?" r# b: f+ d w.grad.zero_()
, @3 t# j. ?/ ~* q' x/ @ b.grad.zero_(). ?3 A- x6 r4 M3 m
6 Q8 F2 p- s Xprint(w.item(),b.item()) #结果
4 f' @* ?. ?- t5 Y! s
( m$ _7 C6 Q( t7 {+ {Output: 27.26387596130371 0.4974517822265625, G1 \% s7 ~/ f5 a
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z2 k" M' R( _( c7 L- L最后的结果,w可以回到 w0 = 27 附近,b却回不去 b0=15。两处红字,损失函数是矢量计算后的均值,感觉 b 的回归表达有问题。
0 u6 |9 l9 U O. I" g! B' S( [高手们帮看看是神马原因?
. [! ]7 }/ v: J: N6 _; t- P |
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